打金教授来我们学校讲学开始，我们对集装箱码头的研究就开始了。我从釜山大学回来，这项研究的开展就加大了力度。正好我的博士生李浩渊进入开题阶段，我就让浩渊做集装箱码头的基于仿真的优化方面的研究。虽然我一直吹嘘，沈阳到营口港口只有200公里，随着高速公路和高速铁路的开通，沈阳实际上就成了港口城市，但是实际上我们从来也没有到营口港去实地考察过。这时我的博士生王大志说他有一个亲戚在天津港任要职，可以带我们去参观集装箱码头。我实在太忙，就让大志带着一帮做仿真优化的同学到天津港去 参观考察。考察回来，有了实地调研的经验，研究的思路就渐渐打开了。

李浩渊是非常优秀的学生，在研究生学生会中还是主席，无论是组织能力表达能力都是上乘。我们组实在是人才济济，所以他来我们组大半年也没显出他的过人之处。这次让他独立做港口集装箱的优化，终于让他有了发挥自己才干的机会。果然不负众望，一年下来浩渊的工作就初见成效。

    （李浩渊，2007年丰满电厂）

集装箱码头的运输调度问题难在集装箱的数量极大，每一个集装箱都在不同的位置，包括不同的箱区、不同的行列，不同的堆层，所以不能用固定的距离函数来表达运输的距离和时间，而只能仿真运输过程的方法来处理。这就是为什么这类调运优化不能用其他优化方法来解决的原因。

李浩渊首先对集装箱调运问题设计了基于离散事件的仿真方法，然后在仿真的基础上用智能算法进行优化。他主要作了如下几个方面的优化问题：

l  集装箱卡车运输策略的优化；

l  动态的集装箱卡车数量配置的优化；

l  进出口箱区分区规划的优化；

l  集装箱岸桥调度的优化；以及

l  集装箱堆层预倒箱问题的优化。

对于基于仿真的优化方法的运用的最大难点就是计算时间太长，因为每一次计算适应值或采样值都要进行一次仿真，所以要使这种方法真正能成功应用首先要解决的问题就是如何克服计算的难题。对此，李浩渊提出了采用并行集群计算的方法。所谓并行集群计算便是通过网络把下级仿真的不同的采样的仿真投入到多台计算机上去并行计算，然后在把计算的结果输回到担任上级优化器的计算机上去进行上级优化。这样就可以是难以计算的问题得到解决。而预倒箱问题则是在集装箱运输船到达之前，把需要先装船的集装箱倒到上层来，使集装箱的对方顺序服从装船先后的顺序，这时一个非常有趣的优化问题。至今我们也没有找到一个确保最优解的方法，而只能是设计出一些好的启发式算法。

在我看来李浩源的工作中最吸引我眼球的就是预倒箱问题和并行计算方法这两点，这是我在布置他的研究方向是所没有想到的。浩渊的工作发表的论文不算太多，除了国际杂志《International J. of Information Systems for Logistics and Management》之外，就是《系统仿真学报》和《东北大学学报》，再就是几篇会议的文章我也没有统计。浩渊之所以文章不多是因为他在论文工作后半期，进入了东软集团的中层干部培训计划，我想这对年轻人的未来成长是件好事，就支持他去参加培训。这样投入论文工作的时间受到影响，而到了三年我又让他按期毕业。在我心中，学生的未来比我的项目更重要。这个话我不止一次对学生说过，我必须言信行果不是。为此，我的学生们都打心里感激我。